アクティビティ率 = アクティブユーザー数 / 総ユーザー数?では、アクティブユーザーとは何でしょうか?

アクティブユーザーとは何ですか?一部の分析ツールでは、一定期間内にアプリを開いたユーザーをアクティブユーザーと定義しています。リテンションユーザーについてはどうお考えですか?アクティビティ率は製品の健全性を反映し、アクティブユーザー数は製品の市場シェアを反映します。しかし、アクティブユーザーが何であるかさえわからなければ、どのように分析すればよいのでしょうか?

1. アクティブユーザー数はどれくらいですか?

まず、アクティブユーザーの数を再定義する必要があります。多くの分析ツールでは、ユーザーが一定期間内にアプリを開いたり、その他の行動をとったりすることを、1 つのアクティブ アクティビティとしてカウントします。では、このようなデータは何に使われるのでしょうか?アクティビティとリテンションの違いは何ですか?

たとえば、ユーザーが毎日プッシュメッセージを開いたり、1 日に 1 回ポイントを集めに来たりする場合、そのようなユーザーは製品にとって価値があるでしょうか?このようなユーザーはアクティブユーザーと言えるのでしょうか?

アクティブユーザーを再定義する: アクティブユーザー = 質の高いユーザー = 製品の価値を真に反映するユーザー

例えば：

情報製品のアクティブユーザーとは、1日に10分以上読書をする人のことです。

電子商取引製品のアクティブ ユーザーとは、1 週間に 10 個の製品を閲覧するユーザーです。

オンライン教育製品のアクティブ ユーザーとは、毎週の学習計画の 80% を完了したユーザーです。

もちろん、具体的な数値や指標は具体的な製品に応じて設計する必要があり、アクティブユーザーの指標は複数の次元で設計できます。たとえば、情報製品にはいくつかのタイプのアクティブユーザーがいます。

1日に10分以上読書をするユーザー。

1日に5件以上の記事を読むユーザー。

1日に3回以上コメントするユーザー。

1日に2回以上転送するユーザー。

アクティブユーザー操作のその後のニーズを満たすために、ユーザーのさまざまな主要な動作に基づいてアクティブ ユーザー インジケーターを設計します。さまざまな使用ディメンションから設計することに加えて、次のようなさまざまなノードから設計することもできます。

イベントに参加してクーポンを受け取ったユーザーは、イベントのアクティブユーザーとして記録されます。

休日中に 2 日以上ログインし、1 日の訪問時間が通常より 30% 長いユーザーは、休日アクティブ ユーザーとしてカウントされます。

ほとんどのデータ分析ツールでは、アクティブユーザーに関する統計が固定されていますが、Zhuge.io が開始したカスタムアクティブユーザー統計機能のように、アクティブユーザーに関する統計は、さまざまなノードや段階で調整する必要があります。

2. アクティブユーザーをこのように定義するのはなぜですか?

アクティブユーザーを分析する意義は、製品機能の健全性に関するフィードバックを提供することです。アクティブユーザーの数は、ある程度、製品機能の有効性と製品エクスペリエンスの良さを反映しています。製品を評価する際には、ユーザーが製品のコア機能をどの程度使用しているかを考慮する必要があります。主要な行動を通じてユーザーがアクティブであるかどうかを定義することで、製品に対するユーザーのフィードバックをより直感的に確認できます。

デイリーアクティブユーザー、ウィークリーアクティブユーザー、マンスリーアクティブユーザーの重要性は何ですか?どうやって数えるの？

まず、疑問について考えてみましょう。週間アクティブユーザーとは7日間以内にアクティブになったユーザー、月間アクティブユーザーとは30日間以内にアクティブになったユーザーです。では、週間アクティブユーザーと月間アクティブユーザーをカウントする際には重複チェックは必要でしょうか？

重複チェックなし: 数日間連続してアクティブなユーザーは累積的にカウントされます。週ごとおよび月ごとのアクティブ ユーザー数は多くなりますが、製品の健全性を反映することはできません。

重複チェック: 週ごとおよび月ごとのアクティブ ユーザーをカウントする場合、連続して複数日アクティブだったユーザーについては 1 つのカウントのみが保持されます。これにより、1 週間または 1 か月以内のアクティブ ユーザーの純額が表示され、一定期間内のアクティブ ユーザーの絶対数が反映されますが、意味がないようです。

では、統計はどのように意味があると考えられるのでしょうか?

アクティブユーザーは、製品機能に対するユーザーの認知度を反映し、継続的なアクティビティは、製品がユーザーのニーズを継続的に満たしていることを表します。1 週間または 1 か月以内のアクティブユーザー数はあまり意味がありませんが、意味があるのは、1 週間または 30 日間連続してアクティブなユーザーの数です。

アクティブユーザー指標によるユーザー層別分析。連続2日、3日、5日、7日、15日など、異なる期間のアクティブユーザー数をカウントし、これらのユーザーを選別します。連続アクティブ日数に応じて、一般的なアクティブ、中程度のアクティブ、非常にアクティブな、絶対的なアクティブなどの複数のレベルに分け、異なるレベルのユーザーに対してターゲットを絞った操作を実行します。

たとえば、7 日間連続でアクティブだったユーザーが突然非アクティブになるのはなぜでしょうか?ユーザーの行動を分析し、7 日間のアクティブ データの変化を観察し、原因を分析して、的を絞った改善を行うことができます。

アクティブユーザーを連続アクティブ日数で階層化することに加えて、製品の使用行動によってもアクティブユーザーを階層化できます。たとえば、製品を 1 日 10 分使用する場合、アクティブユーザーとしてカウントできます。次に、製品を 30 分、60 分、120 分使用するユーザーには異なるマークを付け、ターゲットを絞って使用時間を増やす必要があります。

アクティブユーザー分析のもう一つの意義は、既存のアクティブユーザーの行動特性を分析し、それを非アクティブユーザーの行動特性と比較し、ユーザーアクティビティの特性と非アクティブの理由を見つけ出し、非アクティブユーザーのアクティビティを改善することです。

出典: 諸葛鈞